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题名基于深度学习的玉米粒识别系统的设计与实现
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作者
丁电宽
李健
李立新
邵军波
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机构
安阳师范学院物理与电气工程学院
中国计量大学信息工程学院
安阳市军博软件有限公司
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出处
《现代农业科技》
2025年第14期150-154,165,共6页
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基金
河南省科技攻关项目(222102220113)
安阳市科技发展计划项目(2022C01GX043)。
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文摘
玉米作为全球重要的粮食作物之一,其品质检测对保障粮食安全具有重要意义。通过基于深度学习的两阶段目标检测算法对完整饱满、完整偏小和霉变或破损的玉米粒进行检测和识别,以AI EdgeBoard计算卡(FZ3B)为主控芯片,设计了一套玉米粒识别系统,利用百度飞桨的EasyData智能数据服务平台对数据集进行标注和预处理,搭建了玉米粒识别模型并进行训练和测试。该系统实现了高效率和高精度的玉米粒识别,可以广泛应用于玉米品质检测等领域。经测试,模型部署到硬件之后,该系统在玉米粒识别任务上的准确率达到了95%以上。
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关键词
深度学习
玉米粒识别
两阶段目标检测
图像处理
特征点提取
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Keywords
deep learning
maize kernel recognition
two-stage object detection
image processing
feature point extraction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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